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我分析政策偏好主要使用的数据库由1981—2002年间对美国大众抽样调查的1 932个调查问题构成。在我分析政策回应的时间变化时，我又将1964—1969年和2005—2006年（如第六章描述的那样）的调查问题补充进数据库中。这些数据库中的每个调查问题询问了受访者是否支持一些美国政府政策变动的提议：提高最低工资，派驻部队到海地，要求雇主提供医疗保险，允许同性恋者服兵役，等等。数据库中的调查问题是分析单位，并有每个收入、教育群体内受访者回答“支持”“反对”或“不知道”的比例变量。
我的数据库中的调查问题利用了关键词搜索方法，在美国康涅狄格大学的罗珀中心（Roper Center）的iPOLL数据库以及由北卡罗来纳大学奥德姆研究所（Odum Institute）的大众观点调查数据库中识别而来。通过对这两个数据库的人口统计学分类，我获得了对这些问题的回答分布数据，我通过政治和社会研究大学联合会、加州大学洛杉矶分校社会科学研究所、凯泽家族基金会（Kaiser Family Foundation）、皮尤人物与新闻研究中心得到了那些不能从这两个数据库获得的分布数据。许多不同的调查组织收集了原始调查数据，其中哈里斯（Harris）、盖洛普（Gallup）、哥伦比亚广播公司（CBS），以及《洛杉矶时报》调查提供的问题最多。
一个调查条目要被纳入我的数据库中，必须满足四个标准：第一，它必须是对某项具体政策变动是否支持的二分类问题。
第二，它必须足够具体，以便能够使提议的政策变动是否被执行得到一个合理的令人信服的判断。比如，询问一个受访者是否支持政府做更多工作来支持小生意的问题会很难编码，因为这样类似的、会被认为有利于（有害于）小生意的政府工作太多了。评估包含税收政策、小生意管理项目、贸易政策等在内的总的变化是否有助于小生意是不可能的。然而，询问受访者是否支持降低联邦企业税率这样的问题则能十分明确地被编码。（然而，即便是在这个更具体的问题上，获得与调查问题所强调的偏好相一致或不一致的结果编码仍然有可能是复杂的。比如，法定税率可能被降低但免税额度也有可能被降低，导致实际上更高的税率。）第三，我的数据库中的所有调查问题都必须涉及会被或有可能被联邦政府着手的议题。我排除了有关州或地方政府政策的问题，诸如公立学校的教师终生教职制度是否应当被废除。第四，这个问题必须是绝对的而不是条件性的。比如，询问即便联合国安全理事会会投反对票，美国政府是否应当对伊拉克采取军事行动这样的问题会被排除掉。
为了找到满足这些标准的问题，我首先梳理了iPOLL数据库中相关时期内的成百上千个问题，这个探索性的工作发现大部分合适的问题在问题文本中都包含了“喜欢（favor）”和“反对（oppose）”、“支持（support）”和“反对（oppose）”这样的词。因此，我把“反对”作为关键词来发现适合于备选纳入数据库的问题。我考察了包含这个关键词，从iPOLL和大众意见调查数据库获得的相关时期内的所有问题，保留了其中符合上述所列标准的。
如果在同一年有同样的问题被询问，我只使用最近的那个。这种做法是为了避免有更加有影响力的（比如，克林顿医改措施）政策主导数据库。另外，出于两种原因，同一个话题上的不同问题可以存在。首先，我希望数据库能够在一定程度上反映不同议题所受的关注度。只把克林顿医疗计划的一个问题纳入其中能够让它与一个模糊议题上的问题，比如收音机或电视上的酒精广告是否应当被禁止，在形成我的发现时有同样的权重。
其次，允许在同一个议题上的问题有不同版本让我能够最大化地捕捉大众的“回应倾向”或“长期偏好”，以及在给定议题上的思考范围。
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正如我在第一章所提出的那样，个体对同样议题上的不同问题的回应差异有两个不同的来源。对那些对当前这个议题持有比较弱的偏好的个体来说，不同的措辞或框架方式有可能激发不同的考虑。比如，如果一种关于社会保险私有化的问法让受访者想到在金融市场不景气的情况下个体可能会损失金钱，而另一种问法让受访者想到的是改革被用来应对社会保险未来面临的金融问题，对社会保险私有化没有很强偏好的美国人很有可能较之第一个版本，对第二个版本更支持。
对这些受访者来说，我们识别他们真实的潜在偏好的最准确的方法就是得出他们在不同的问法上的均值。把多种问法纳入我的数据库中，我正在做的就是这样的事。
同样政策议题上不同问法的差异的来源之二，是社会政策的复杂性和（一些）受访者对相关政策选项不同表述的敏感性。比如，一个问题询问受访者是否支持“允许美国人社会保险体系中他们的社会保险税用作自己的投资”这一议题，这个问题比起受访者是否支持“民众有自己的个人账户并且用他们的社会保险费中的一部分来做自己的投资”的问题低9个百分点的支持率。在与此类似的情形中，对大众是否支持社会保险私有化的最佳估计要反映这两个问题，因为他们都是对当时讨论的议案的近似表述：一个建议用私有账户代替社会保险；另一个建议则是将社会保险费的部分私有化。
数据库中问题选择的最后一点是，如果两个相同的问题在不同的年份被询问，我也将它们纳入其中。有一些政策议题从来没有被完全解决，却至少是很有可能年复十年地出现在议程上。比如，不管过去在税率上做了什么决定，税收还是可能被增加或减少。社会条件、政治控制以及大众偏好都会随时间变化。相应的，在这种长期的议题上有跨时间的多个测量是非常重要的。
即使是在大众偏好保持固定的时候，多种测量的纳入使得分析能够反映该议题上回应性变化的实际情况。比如，在1981—2002年间，绝大多数民众支持提高最低工资。但最低工资在1981—1990年间维持在每小时3.35美元，而在随后的7年间增长了四次。由此，这个议题的政策历史反映了在一段很长的时间内——大众支持最低工资增长的偏好并没有在政府政策中反映出来，而紧随其后的是另一段时期，政策与大众偏好保持了（至少是更多的）一致。我的数据库中关于最低工资的15个独立的问题让我能够捕捉政府是否回应大众偏好的模式，然而单一的测量或者对几十年中多个调查问题的总结是做不到的。第六章和第七章中我考察政策回应性随时间的变化时，就利用了我的偏好数据的短期延展性来评估政治和经济情况变化的影响。